[2018.11.05 T2] 买牛奶

本文探讨了一个经典的动态规划问题——买牛奶问题。通过给定的硬币面值和目标金额,算法需要找出所有可能的组合,使得硬币面值的和等于目标金额,并进一步分析这些组合中能构成的所有可能的和。文章详细介绍了如何使用DP算法解决此问题,包括状态定义、转移方程及其实现代码。

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买牛奶

题目描述

由于TomTomTom喝牛奶的速度实在太快,没多久牛奶就被喝光了,因为牛奶被喝光了,所以主人准备让TomTomTom去买牛奶。

现在主人有nnn个硬币,第iii个硬币的面值为cic_iciTomTomTom会得到总面值恰好为kkk的硬币去商店买牛奶。到了商店,TomTomTom被琳琅满目的零食吸引了,于是准备拿买牛奶的钱来买零食。

然而黑心商家不接受找零,也就是说只有当正好可以用身上的硬币凑出某种零食的价格时,TomTomTom才能买到这种零食。现在他很好奇自己可能可以买到哪些价格的零食。
一句话题意: 给定nnn个数,现在取其中和为kkk的数(可能有多种方案),在这些数中选一些数求和,求这些数字的和可能是哪些数。

输入格式

第一行两个正整数n,kn, kn,k

第二行nnn个整数,第iii个数cic_ici表示第iii个硬币的面值为cic_ici

输出格式

第一行一个整数ttt

第二行从小到大输出ttt个整数,表示可以凑出的数。

输入样例1

6 18
5 6 1 10 12 2

输出样例1

16
0 1 2 3 5 6 7 8 10 11 12 13 15 16 17 18

输入样例2

10 65
50 23 39 41 48 34 8 24 21 22

输出样例2

10
0 8 23 24 31 34 41 42 57 65

数据范围

对于10%10\%10%的数据,保证n=1n=1n=1

对于另外20%20\%20%的数据,保证 n≤10n≤10n10

对于另外30%30\%30%的数据,保证n,k≤50,ci≤20n,k≤50,c_i≤20n,k50,ci20

对于100%100\%100%的数据,保证n,k≤500,ci≤500n,k≤500,c_i≤500n,k500,ci500

题解

dp[i][j]dp[i][j]dp[i][j]表示和为iii的数能否凑出和为jjj的数,dpdpdp随便转转,由于和最大为kkk,所以总复杂度O(nk2)O(nk^2)O(nk2)

代码
#include<cstdio>
#include<bitset>
const int M=505;
int n,k,sum,ans;
std::bitset<M>dp[M];
void in(){scanf("%d%d",&n,&k);}
void TLE()
{
	dp[0][0]=1;
	for(int i=1,j,a,sum;i<=n;++i)for(scanf("%d",&a),j=k;j>=a;--j)dp[j]|=dp[j-a],dp[j]|=dp[j-a]<<a;
	for(int i=0;i<M;++i)ans+=dp[k][i];
	printf("%d\n",ans);
	for(int i=0;i<M;++i)if(dp[k][i])printf("%d ",i);
}
main(){in(),TLE();}
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